Recital 67 AI Act

id="rct_67">

(67)

Visokokvalitetni podaci i pristup njima imaju ključnu ulogu u pružanju strukture i osiguravanju učinkovitosti mnogih UI sustava, posebno kad se upotrebljavaju tehnike s treniranjem modelâ, s ciljem da visokorizični UI sustav funkcionira kako je predviđeno i sigurno te da ne postane izvor diskriminacije koja je zabranjena pravom Unije. Visokokvalitetni skupovi podataka za treniranje, validaciju i testiranje zahtijevaju provedbu odgovarajućih praksi upravljanja i rukovanja podacima. Skupovi podataka za treniranje, validaciju i testiranje, uključujući oznake, trebali bi biti relevantni, dovoljno reprezentativni i u najvećoj mogućoj mjeri biti bez pogrešaka te potpuni s obzirom na namjenu sustava. Kako bi se olakšala usklađenost s pravom Unije o zaštiti podataka, kao što je Uredba (EU) 2016/679, prakse upravljanja i rukovanja podacima trebale bi u slučaju osobnih podataka uključivati transparentnost u vezi s izvornom svrhom prikupljanja podataka. Skupovi podataka trebali bi imati i odgovarajuća statistička obilježja, među ostalim i u pogledu osoba ili skupina osoba u vezi s kojima se visokorizični UI sustav namjerava koristiti, pri čemu se posebna pažnja posvećuje ublažavanju mogućih pristranosti u skupovima podataka, koje bi mogle utjecati na zdravlje i sigurnost osoba, negativno utjecati na temeljna prava ili dovesti do diskriminacije zabranjene pravom Unije, osobito ako izlazne vrijednosti utječu na ulazne vrijednosti za buduće operacije (povratne veze). Pristranosti mogu primjerice biti inherentne temeljnim skupovima podataka, osobito kad se upotrebljavaju povijesni podaci, ili se mogu generirati kad se sustavi implementiraju u stvarnom svijetu. Na rezultate koje pružaju UI sustavi mogle bi utjecati takve inherentne pristranosti koje imaju tendenciju postupnog povećanja, čime se perpetuira i pojačava postojeća diskriminacija, posebno za osobe koje pripadaju određenim skupinama ranjivih osoba, uključujući rasne ili etničke skupine. Zahtjev da skupovi podataka u najvećoj mogućoj mjeri budu potpuni i bez pogrešaka ne bi trebao utjecati na primjenu tehnika za zaštitu privatnosti u kontekstu razvoja i testiranja UI sustavâ. U skupovima podataka osobito se u obzir uzimaju, u mjeri u kojoj to iziskuje njihova namjena, obilježja, značajke ili elementi specifični za zemljopisno, kontekstualno, bihevioralno ili funkcionalno okružje u kojem se UI sustav namjerava upotrebljavati. Zahtjevi povezani s upravljanjem podacima mogu se ispuniti angažiranjem trećih strana koje nude certificirane usluge usklađivanja, uključujući provjeru upravljanja podacima, cjelovitosti skupa podataka te prakse treniranja, validacije i testiranja podataka, u mjeri u kojoj je osigurana usklađenost sa zahtjevima u pogledu podataka iz ove Uredbe.